看一个博主（亚当-adam）的关于hanlp关键词提取算法TextRank的文章，还是非常好的一篇实操经验分享，分享一下给各位需要的朋友一起学习一下！ TextRank是在Google的PageRank算法启发下，针对文本里的句子设计的权重算法，目标是自动摘要。它利用投票的原理，让每一个单词给它的邻居（术语称窗口）投赞成票，票的权重取决于自己的票数。这是一个“先有鸡还是先有蛋”的悖论，P
# 如何在HanLP中使用GPU加速
## 概述
在本文中，我们将教你如何在HanLP中使用GPU来加速自然语言处理任务。首先我们将介绍整个流程，然后详细说明每一步需要做什么以及需要使用的代码。
## 流程
下面是实现“HanLP设置使用GPU”的整个流程的步骤：
```mermaid
gantt
title HanLP设置使用GPU流程
section 设置环境
高性能计算 数据库技术的成熟，数据挖掘应用，生物基因技术的发展，历史数据的几何级膨胀等要求高性能计算 (High Performance Computing ， HPC) 。虽然通过创建分布式系统可以解决部分大型计算的问题，但是分布式系统有通信开销大，故障率高；数据的存取结构复杂，开销大；数据的安全性和保密性较难控制等弱点。随着计算机处理
1、简介在OpenShift使用各种额外的硬件资源基本都是遵循两步原则实现。第一个步骤是安装 Node Feature Discover Operator ，并利用这个 Operator 识别 Node 节点硬件中的可识别资源。第二个步骤是安装相应的 Operator 来支持该资源的特定操作接口。例如 Nvidia 的 GPU 就是通过 Nvidia GPU Operator 来实现 CUDA
这段时间一直在接触学习hadoop方面的知识，所以说对自然语言处理技术也是做了一些了解。网络上关于自然语言处理技术的分享文章很多，今天就给大家分享一下HanLP方面的内容。自然语言处理技术其实是所有与自然语言的计算机处理相关联的技术的统称，自然语言处理技术应用的目的是为了能够让计算机理解和接收我们用自然语言输入的指令，实现从将我们人类的语言翻译成计算机能够理解的并且不会产生歧义的一种语言。接合目
简介中英文NLP处理工具包, 基于tensorflow2.0, 使用在学术界和行业中推广最先进的深度学习技术。hanlp 安装这个安装很离谱，在网站https://pypi.org/project/hanlp/#description上有显示对应的版本及适用情况。 官网上 hanlp 只支持 python3.6~3.9,但其中需要用到 TensorFlow 2.0 以上的版本， 而 TensorF
hanlp拥有：中文分词、命名实体识别、摘要关键字、依存句法分析、简繁拼音转换、智能推荐。这里主要介绍一下hanlp的中文分词、命名实体识别、依存句法分析，这里就不介绍具体的hanlp的安装了，百度教程很多，可以看这里：http://www.hankcs.com/nlp/python-calls-hanlp.html，里面也有相关的一些介绍。我以前还使用过jieba分词和LTP，综合来
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2023-06-27 10:28:21
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# 项目方案：使用HanLP模型在GPU上运行
## 摘要
本项目将介绍如何使用HanLP模型在GPU上运行，以提高自然语言处理任务的效率和速度。我们将使用Python代码示例来展示如何配置环境和运行模型。
## 项目背景
随着深度学习技术的发展，GPU已经成为加速模型训练和推理的重要工具。HanLP是一个流行的自然语言处理工具包，通过将HanLP模型运行在GPU上，可以显著提高处理大规模文本
由于采集省市区镇数据需要对地名进行拼音转换，由于第三方高准确度接口对IP进行了限制，处理大量数据变得异常缓慢。使用了一个折中的办法，省市区 3级(3千+)用高准确度接口(几乎没有拼错的地名)，镇级(4万+)用本地HanLP提供的接口(大部分多音字还算是能拼正确)。HanLP是一个优秀的开源自然语言处理工具，提供了颇为准确的拼音转换功能。开始本想使用更为顺手的nodejs来处理，但测试了Github
package com.ecloud;
import java.awt.List;
import com.hankcs.hanlp.HanLP;
import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term;
import com.hankcs.hanlp.suggest.Suggester;
import com.hankcs.hanlp.
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2023-08-22 20:57:50
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Hanlp HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。 功能：中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 关键词提取新词发现 短语提取 自动摘要 文本分类 拼音简繁 Hanlp环境安装• 1、安装Java和Visual C++：我装的是Java 1.8和Visua
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2023-07-21 16:09:25
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Hanlp 是一款功能强大的自然语言处理工具包，提供了中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析等多项功能。它具有开源、易于使用和高性能的特点，被广泛应用于文本挖掘、信息检索、机器翻译等领域。
Hanlp的安装非常简单，只需在Java项目中引入相关的依赖即可。以下是一个使用Hanlp进行分词的示例代码：
```java
import com.hankcs.hanlp.HanLP;
impo
原创
2023-08-16 15:12:53
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# 在GPU上运行HanLP的方案
## 问题描述
HanLP是一款流行的自然语言处理工具，但默认情况下它在CPU上运行。如果想要在GPU上运行HanLP，我们需要进行一些配置和修改。
## 解决方案
我们可以使用JVM参数来指定HanLP在GPU上运行。具体步骤如下：
1. 配置HanLP的JVM参数，指定使用GPU资源。可以通过以下代码示例来完成此步骤。
```java
// 设置JV
# 项目方案：将HanLP加载到GPU上
## 1. 背景介绍
当我们处理大规模的自然语言处理任务时，通常需要借助GPU来加速计算，提高模型的训练和预测速度。而HanLP是一款开源的自然语言处理工具包，提供了各种中文文本处理的功能，包括分词、词性标注、命名实体识别等。本项目方案旨在介绍如何将HanLP加载到GPU上，以提高处理效率。
## 2. 方案实现
### 2.1 安装GPU支持的Py
** NLP学习 --HanLP**第一次用这个记录下自己的学习进程以免以后忘记了，由于产品设计过程中使用到HanLP，所以自己先研究下，可能研究不会那么深入，今天先来记录自己学习的第一步，使用Python还进行HanLP分词。安装Java下载jdk，下载链接：https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase-jdk8-downloads
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2023-07-21 15:22:31
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学习内容在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果，结果有500多个词不在词向量里，解决方案就是重新分词，或再追加训练这些词到词向量里。但后者相对麻烦且目前样本量不大。我跟据词向量的作者[6]所使用的分词工具来分词，会比不同工具（jieba）的效果要好，因为都是同一模式的分词，分出来的词应该都会存在于大型语料库中。实验证明思路是对的，最后结果是只有60几个词不在词向量里，其中大部分为名词，还有
词性标注在HanLP的readme中有这样的一段话词性标注
HMM词性标注（速度快）
感知机词性标注、CRF词性标注（精度高）在之前的分词部分，我们已经发现了，在分词器中，默认是开启词性标注的，甚至想要获得没有词性标注的list还需要使用， HanLP.Config.ShowTermNature = False语句或者想办法从term_list中获取term.word。但是在HanLP中
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2023-07-21 15:10:41
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在Windows安装使用Hanlp过程中阅读了某度出来的一些文章，没能很好地解决自己的问题，还是慢慢摸索，才把这一开源工具给用起来，以下是安装使用过程中的一些小小滴总结。贴上Hanlp的github传送门：https://github.com/hankcs/HanLP1、安装python3
一 序 我也是个NLP小白，
Hanlp功能很强大，本文只是简单跑起来句法分析，再看如何根据句法分析结果提取关键词还需要再学习。二 准备maven<dependency>
<groupId>com.hankcs</groupId>
<artifactId>
hanlp</artifactId>
<versi
配置Hanlp自然语言处理进阶
中文分词中文分词中有众多分词工具，如结巴、hanlp、盘古分词器、庖丁解牛分词等；其中庖丁解牛分词仅仅支持java，分词是HanLP最基础的功能，HanLP实现了许多种分词算法，每个分词器都支持特定的配置。接下来我将介绍如何配置Hanlp来开启自然语言处理之旅，每个工具包都是一个非常强大的算法集合，所以小编以后将花一些时间去看看里面源码如何。下载jar、
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2023-08-10 12:01:43
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